洛谷 P11606 [PA 2016] 构树 / Reorganizacja - Rye
2026/1/18 21:02:35
本文探讨了RAG知识库与通用大模型的对比。尽管RAG通过私有化部署提升特定场景应用，但通用模型迭代更快、能力更强且无需额外数据标注。产品经理应关注原生AI产品设计，而Python将成为AI开发的关键语言，涉及模型微调与部署。未来通用模型可能替代大多数垂直场景应用，AI开发者需掌握Python技能以应对行业变革。
现在很多人还在搭建基于AI模型的RAG知识库，希望可以提升大模型的准确性以及应用场景。
比如一些领域可以用AI模型来处理，但是由于没有这方面的数据，就只能通过私有化部署，通过将本地数据转化成向量数据库之后，再来让AI模型提供自己场景的服务。
而测试RAG的效果好坏，就可以利用一些基准测试，现在有不少的可以做RAG的测试，比如下面的是基准线测试范例，也是我做博士期间的科研测试基准。
通用大模型比私有化的RAG更强
但是随着通用模型的迭代，通用模型能力更强，并且普通的RAG会损耗模型的效率，实际体验会比通用模型端到端的速度更慢。
之前我写过一篇文章，国内可以使用的几个开原模型
[说一下现在我做AI产品经理，使用的几个开源模型]，相信这篇文章可以帮你找到现在国内主流的应用模型来做产品设计。
通用模型的成长非常快，因为现在有各行各业的开发者通过API的形式调用这些通用模型，让这些模型机构可以吸收大量的数据进行训练，所以模型越来越准确。
比如前几天我发了一个朋友圈，判断乳腺结节的症状，通用模型可以进行标注。这是来自chatgptO3的能力。
乳腺癌的识别结果
看到通用模型的识别结果，实际上已经可以判断对应的乳腺结节症状了。而不需要产品经理在去做单独的数据标注训练了，这就是现在的通用模型可以达到效果，也是现在最强图像搜索O3的能力。
如下是openAI ChatGPT的数据隐私政策，可以看到他们是会用来做模型训练。
从这个角度来看，除非有长期稳定的垂直数据，普通的垂直场景都会被AI替代，甚至只要你的垂直场景数据来源于开放的公开数据源，模型厂商都将其使用在模型的视觉、编程等各个能力提升，从而提升行业场景的使用能力。
产品经理用通用模型来做产品设计足够了
之前我分享过现在AI产品的2个架构，其中以后趋近于主流的就是AI+产品，也就是用原生AI做的产品设计。
提到了原生AI的产品设计就依附于通用模型就够了，这些通用模型到底是多模态还是单一模态还是就只能文本生成，需要产品经理提前来做模型的技术调研。
最后，Python的开发技能将超过其他语言
涉及到模型的微调、部署，这一切都离不开Python语言，现在在AI领域python是唯一可以用来做后端语言修改的能力。
包括现在的DIFY、langchat等只要涉及到模型私有化部署的模型管理工具都会有Python。
所以现在产品经理只要涉及到做AI模型，建议一定要组件团队选择Python工程师的资源来组合，否则就难以落地。
包括现在做科研的同学都会用Python，Python的上手难度会比Java更加容易，所以我相信以后人人都会Python，当然如果AI编程能力提升了，也不排除Python将替换为人类语言。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。